什么是hoseo-lms
hoseo-lms 是一个专为韩国湖西大学（Hoseo University）学习管理系统（LMS）设计的本地数据聚合与报表工具，旨在帮助学生高效管理课程信息、作业安排和视频学习进度。该工具通过读取公开的 LMS 课程页面，自动提取并结构化存储课程元数据、作业截止日期、测验时间表以及视频观看要求等关键信息，生成易于分析的 JSON 格式报告。所有操作均为只读模式，不会修改成绩或提交考勤记录，确保符合学校政策。用户可通过终端命令触发数据抓取与分析功能，结果保存在本地配置文件目录中，保障数据隐私与安全。 工具由三个独立模块构成：scraper 负责从 LMS 抓取课程数据并生成结构化报告；summary 将生成的 JSON 数据以终端可读形式展示，包括课程列表、待完成作业和测验状态；auto_attend 则提供视频播放辅助功能，支持用户指定播放数量、课程筛选及周数范围，并在浏览器中自动播放视频并追踪进度。整个过程完全由用户手动控制，脚本仅在明确指令下执行，且每次运行都会等待任务完成后再返回结果。 hoseo-lms 强调透明性与可控性，所有网络请求均通过 HTTPS 发送至学校服务器，不向第三方传输任何数据。生成的报告文件默认权限设置为仅用户可读写（chmod 600），防止敏感信息泄露。此外，工具设计遵循最小权限原则，不涉及账户修改、作业提交或成绩干预等功能，仅作为个人学习管理工具使用。开发者明确声明，本工具适用于教育用途的数据整理，使用者需自行承担遵守校规的责任。
核心功能特点
- 自动抓取 LMS 课程页面数据并生成结构化 JSON 报告
- 解析作业与测验截止日期，提供清晰的日程概览
- 支持按课程名称和周数筛选视频内容
- 在浏览器中自动播放指定数量的课程视频并跟踪进度
- 全程只读操作，不提交考勤或修改成绩
- 本地存储所有数据，保障隐私与合规性
适用场景
hoseo-lms 特别适合需要快速掌握课程动态的学生群体，尤其是那些希望提前规划学习节奏、避免遗漏重要截止日期的学习者。例如，当学生面临多个并行课程时，可以通过运行 scraper.py 获取所有课程的作业与测验时间表，再结合 summary.py 查看哪些任务即将到期，从而合理安排复习与提交顺序。这种数据驱动的时间管理方法能有效提升学业效率，减少因信息分散导致的延误风险。 另一个典型应用场景是视频学习管理。对于依赖在线讲座完成部分学分要求的课程，学生可能难以准确判断已观看多少节视频。此时，可使用 auto_attend.py 脚本设定播放数量（如 ‘–limit-lectures 5’），系统将在浏览器中自动打开并播放指定数量的课程视频，同时记录完成状态。整个过程无需人工逐一点播，也避免了重复操作带来的疲劳，尤其适合期末阶段集中补看的情况。 此外，该工具也适用于需要长期跟踪学习进度的场景。由于所有数据均以 JSON 格式本地保存，用户可定期导出或分析历史记录，形成个人学习档案。例如，统计每周平均观看时长、识别高频未完成任务类型等，有助于自我反思与改进学习方法。尽管工具本身不提供自动化提交功能，但其强大的数据聚合能力使其成为构建个性化学习助手的基础组件，为后续开发更高级的提醒或分析插件打下良好基础。